• 전자공학회지
• /
• 제40권6호
• /
• pp.46-52
• /
• 2013

• 정보처리학회지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.44-52
• /
• 1999

• 한국정밀공학회지
• /
• 제2권2호
• /
• pp.22-30
• /
• 1985

지난회까지는 주로 생체신호의 발생과 이들의 검출, 표시에 관하여 논했는데 본고에서는 얻어진 각종신호 및 정보의 처리와 의용영상처리에 관하여 기술하기로 한다. 의료라고 하는 것은 환자로부터 정보를 수집하여 이를 처리한후 결과에 따라 환자를 제어하든가 치료하는 정보행위이다. 의료에서는 이와 같은 행위를 진료, 검사라고 하지만, 공학의 입장에서 생각하면 환자로부터 정보의 수집이다. 전회까지 논한 것이 정보의 수집에 해당된다. 과거나 현재까지 의사가 눈으로, 혹은 청진기로, 또는 환자에게서 사정을 들어서 정보를 수집하고 의사의 두뇌속에서 정보를 처리하여 치료를 행한다. 치료 란 것도 공학으로 표현하면 환자 심신의 제어이므로 결국 의료란 것은 정보수집, 처리와 생체제어라는 일련의 정보공학의 한 행위에 해당한다. 이와 같은 행위가 컴퓨터의 급속한 발전으로 의료정보처리시 스템이 많이 보급되고 있으며 연구개발 또한 눈부시게 진전되고 있다. 본고에서는 많은 관심을 가지고 연구되고 있는 것들을 소개하고자 한다.

• 전자공학회논문지 IE
• /
• 제49권2호
• /
• pp.82-88
• /
• 2012

본 논문에서는 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼을 이용한 통합형 유헬스케어 시스템 설계하여 개인의 건강관리 서비스를 위한 시스템을 제안하였다. 통합형 생체 계측 시스템은 심전도, 산소포화도, 혈압, 호흡, 체온 등 모듈을 통하여 생체 신호를 계측하고 신호처리된 생체 정보를 무선 통신모듈을 이용하여 안드로이드 기반의 모바일 플랫폼 게이트웨이로 전송한다. 전송된 생체 데이터는 모바일 시스템에서 건강상태를 감시하거나 유헬스케어 서버로 전송하도로 설계하였다. 생체신호 감시 시스템을 구현함으로서 측정되어진 생체 데이터를 모니터링하여 현재의 건강상태를 확인할 수 있었으며 보호자의 이동성을 보장할 수 있는 장점을 보였다. 이와 같은 시스템은 개인 건강관리 및 응급환자 감시 시스템을 위한 유헬스케어 시스템 발전에 도움이 되리라 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.627-629
• /
• 2023

생체 신호를 분석하여 사용자의 건강과 정신 상태를 예측하고, 관련 질병에 관해 예방하는 연구가 늘어나고 있다. 생체 신호 중 심박은 사람의 육체, 정신적인 상태를 반영하는 대표적인 신호이지만 기존의 접촉 패드를 통한 ECG나 광학 센서를 통한 PPG로 심박을 예측할 때는 구속적인 환경이 필요하여 일상적인 상황 속에 적용하기 어려웠다. 이러한 단점을 해결하고자 본 논문은 UBFC-RPPG 데이터셋의 동영상 프레임을 RGB 채널마다 다른 가중치를 적용하는 전처리를 하여 학습 데이터의 크기를 줄이면서 정확도를 높이고, 3D-CNN을 활용한 딥러닝으로 순간적인 영상에서도 PPG 신호를 예측할 수 있도록 1초 전처리 영상을 학습한 후, 신호를 예측하는 것을 목표로 한다. 이렇게 비접촉식으로 취득된 신호는 더 다양한 환경에서의 감정분류, 우울증 진단, 질병 감지 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 1987

In this study, we described the result of computer simulation which is real time extraction of FECG and FHR using adaptive digital signal processing. And we designed 2 channel cassette interface circuit to save FECG signal.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.90-96
• /
• 2023

합성곱 신경망을 비롯하여 딥러닝 신경망의 학습에서 많은 양의 훈련데이터의 확보는 과적합 현상을 피하고 우수한 성능을 가지기 위해서 매우 중요하다. 하지만, 딥러닝 신경망에서의 레이블화된 훈련데이터의 확보는 실제로는 매우 제한적이다. 이를 극복하기 위해, 이미 획득한 훈련데이터를 변형, 조작 등으로 추가로 훈련데이터를 생성하는 여러 증강 방법이 제안되었다. 하지만, 이미지, 문자 등의 훈련데이터와 달리, 인간 동작 인식을 행하는 합성곱 신경망의 생체신호 훈련데이터를 추가로 생성하는 증강 방법은 연구 문헌에서 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 합성곱 신경망에 기반한 인간 동작 인식을 위한 생체신호 훈련데이터를 생성하는 간편하지만, 효과적인 증강 방법을 제안한다. 본 연구의 제안된 증강 방법의 유용성은 추가로 생성된 생체신호 훈련데이터로 학습하여 합성곱 신경망이 인간 동작을 높은 정확도로 인식하는 것을 보임으로써 검증하였다.

• 전기의세계
• /
• 제33권7호
• /
• pp.412-418
• /
• 1984

의용생체공학의 한분야인 재활공학의 많은 발전으로 상실된 인간의 사지기관의 일부는 거의 자연스런 기능을 갖는 장치로 대치할 수 있는 가능성이 높아지고 있으며, 일한 연구의 결과는 산업용 로보트의 개발에도 기여를 하고 있다. 그중에서도 핵심이 되고 있는 것이 근전도신호를 이용한 보철제어(Prosthesis Control)에 관한 연구이다. 근전도신호가 인공팔제어에 이용된 것은 1950년대 초 소련에서 처음 시도되었고 그후 유럽, 카나다 미국등에서 계속 이에 관한 연구가 성과를 나타내고 있다. 근전도 신호를 제어신호로 사용할 경우 가장 큰 문제점은 근전도신호의 저주파 잡음인데, 실제로 비례제어신호를 얻기위하여는 이 잡음이 제거되어야 한다. 그러므로 여기에서는 근전도신호 처리방법에 대한 개략적인 것을 소개하고, 잡음의 제거방법등을 검토해 보고자 한다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
• /
• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
• /
• pp.113-116
• /
• 2006

최근 무선센서네트워크 기술을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으며 특히 헬스케어분에서 활발히 연구되어지고 있다. 본 연구에서는 무선센서노드를 이용하여 계측된 생체신호를 바탕으로 환자의 상태 및 진단을 위한 기초자료를 활용하기 위한 시스템을 구현하였다. 생체신호로 ECG(electrocardiogram)와 체온 파라미터를 사용하였으며 ECG신호의 QRS특성점을 축출하기 위해 Pan&Tomkins에 개발된 알고리즘을 사용하였다. 또한 효율적인 모니터링을 위해 비정상적인 ECG신호에 대한 알림기능을 구현하였으며 이러한 감시기능은 상시 모니터링을 하지 않고도 환자의 상태를 알 수 있게 하였다. 본 연구에서 구현된 이러한 시스템기술은 국내의 고령화 문제로 발생되는 의료비용을 크게 감소시킬 수 있을 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1031-1033
• /
• 2017

본 논문에서는 EMG(Electromyogram) 신호 기반의 재활 치료용 VR(Virtual Reality) 플랫폼을 제안한다. EMG 신호는 근육의 움직임을 확인할 수 있는 생체 신호로, EMG 신호를 활용하면 근육에 직접적인 움직임이 없어도 환자의 행동 의도를 확인할 수 있다. 본 논문에서는 EMG 신호를 이용하여 환자의 근육 움직임을 확인하며, 해당 움직임을 나타내는 VR 콘텐츠에 대한 제안과 실제 제작 콘텐츠를 소개한다. 실험 결과는 실제 근육 움직임에 대한 인식률을 확인하였다.